Chat-GPT가 설명하는 알파고(AlphaGo) 바둑대결 해석

알파고는 알파벳의 자회사인 딥마인드가 개발한 인공지능(AI) 프로그램입니다.
2016년 바둑 세계 챔피언 이세돌9단과 대결로 큰 화제를 모았습니다.
이세돌9단은 한국 출신의 세계적으로 유명한 바둑 선수이자 역사상 가장 강력한 인간 선수 중 한 명입니다.

AlphaGo

알파고는 심층 신경망과 몬테카를로 트리 검색을 포함한 고급 기계 학습 기술의 조합을 활용하여 바둑 게임을 분석하고 결정을 내렸습니다.
DeepMind가 개발한 AlphaGo는 기계 학습 기술의 조합을 사용하여 배우기는 간단하지만 마스터하기는 엄청나게 어려운 게임인 바둑을 다음과 같은 방법으로 학습 했습니다.

1) Monte Carlo Tree Search(MCTS)
    AlphaGo는 잠재적인 결과를 시뮬레이션하기 위해 MCTS를 사용했습니다.
    바둑에서는 모든 움직임이 무수한 가능성을 열어줍니다.
    기존의 무차별 대입 방식으로는 이러한 수많은 가능성을 처리할 수 없습니다.
    그러나 MCTS는 게임 공간의 무작위 샘플링을 기반으로 가장 유망한 동작만 탐색합니다.
    더 유망한 움직임일수록 더 깊이 탐구됩니다.
    이 접근 방식을 통해 알고리즘은 가능성을 좁히고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
2) 신경망과 MCTS 결합
    DeepMind는 정책 네트워크와 가치 네트워크라는 두 가지 유형의 신경망을 사용했습니다.
    정책 네트워크는 다음 수를 예측하여 분석의 폭을 줄인 반면, 가치 네트워크는 게임 위치를 평가하여 분석의 깊이를
    줄였습니다.
    정책 네트워크는 먼저 프로 게임의 데이터 세트에서 훈련되어 플레이어의 움직임을 예측하는 방법을 학습했습니다.

이 두 네트워크는 AlphaGo가 전체 게임을 끝까지 플레이할 필요 없이 게임 위치와 이동을 평가하는 데 도움이 되었습니다.

 

구글 딥마인드가 개발한 컴퓨터 프로그램 알파고와 바둑 세계 정상급 인간플레이어의 대결은 일반적으로 공정했다고 평가되지만 '공정'의 정의는 관점에 따라 다를 수 있습니다.

다음은 경기의 공정성에 대한 논쟁의 개요입니다.

1. 공정성에 대한 논거
1) 규칙 준수
    경기는 표준 바둑 규칙에 따라 진행되었으며 양측은 대회 전에 조건에 동의했습니다.
    두 "플레이어" 모두 같은 수의 돌을 받았고, 번갈아 가며 플레이했으며 경기는 게임의 표준 규칙을 따랐습니다.
    부정행위나 규칙 위반은 없었습니다.
2) 인적 지원
    인간플레이어에게는 게임을 준비하고 분석하는 데 도움을 주는 인간 지원팀이 있었습니다.
    그들은 이에 효과적으로 대응하기 위해 AlphaGo의 전략을 이해하려고 노력했습니다.
    [이 부분에서 GPT는 인간(아마도 한국의 프로바둑기사를 칭함)팀이 다양한 방법으로 전략을 검토했다고 설명 함.]
3) 기술적 성과
    알파고의 승리는 인공지능 분야에서 획기적인 성과였습니다.
    기계가 직관과 깊은 전략적 사고가 필요한 바둑과 같은 복잡한 게임을 마스터할 수 있음을 보여주었습니다.

2. 공정성에 대한 논쟁
1) 무제한 계산
    AlphaGo는 인간이 할 수 없는 초당 수백만 개의 위치를 ​​계산할 수 있었습니다.
    이것은 불공평한 이점으로 인식될 수 있습니다.
2) 방대한 무제한 학습
    AlphaGo는 바둑의 방대한 데이터베이스에 액세스할 수 있었고 학습하고 개선하기 위해 자신과 수백만 번의 게임을

    했습니다. 또한, 인간 플레이어가 따라올 수 없는 피로 없이 초당 수천 개의 잠재적인 동작을 계산하고 평가할 수

    있습니다.
2) 정서 부족 및 피로
    AlphaGo는 스트레스, 피로 또는 감정의 영향을 받지 않으며, 이러한 모든 요소는 인간 플레이어의 성능에 영향을

    미칠 수 있습니다. 이것은 또한 기계의 장점으로 인식될 수 있습니다.
3) 전략의 불투명성
    AlphaGo의 알고리즘과 전략은 인간플레이어나 그의(아마도 한국의 프로바둑기사를 칭함)팀에게 완전히 투명하지

    않았습니다.
    이는 경쟁 환경에서 일반적이지만(인간도 자신의 전략을 공개하지 않음) AlphaGo 알고리즘의 복잡성과 고유성으로

    인해 인간이 기계에 적응하고 학습하는 것이 더 어려워졌습니다.
4) 인간 선수에 대한 압박
    인간플레이어은 세간의 이목을 끄는 경기 특성상 엄청난 압박을 받아 경기력에 영향을 미칠 수 있습니다.
   기계인 알파고는 그런 심리적 압박을 받지 않았습니다.

결론적으로 경기가 "공정"했는지 여부는 인간과 기계 경쟁자 간의 본질적인 차이를 어떻게 평가하느냐에 달려 있습니다.

경기는 바둑의 모든 공식 규칙을 따르고 양측이 조건에 동의했지만 일부에서는 컴퓨터의 고유한 장점(예: 방대한 수의 위치를 ​​빠르게 계산하는 능력, 피로나 감정의 부재)이 (AlphaGo에게 유리한 경기)기울어질 수 있다고 주장할 수 있습니다.